El avance de la Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología. Desde tareas simples como encender una luz hasta comandos de voz complejos, la IA se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria. Sin embargo, detrás de estas interacciones aparentemente sencillas se encuentra una vasta red de recursos, trabajo y procesamiento algorítmico.
En 2018, Kate Crawford y Vladan Joler escribieron sobre la magnitud de los recursos que se requieren para que los sistemas de IA realicen incluso las tareas más simples. La escala de energía y trabajo involucrados en las operaciones de IA supera con creces lo que un humano requeriría para realizar las mismas tareas. Avancemos hasta 2021 y podremos ver cuán exponencial ha sido el crecimiento de esta industria.
Análisis recientes han demostrado que la cantidad de potencia de cálculo utilizada para entrenar modelos de IA grandes ha aumentado significativamente en los últimos seis años. De hecho, ha aumentado 300.000 veces más rápido que la Ley de Moore, que describe la velocidad a la que la potencia de cálculo tiende a duplicarse cada dos años. Este crecimiento tremendo de la potencia de cálculo es esencial para procesar y «aprender» a partir de grandes cantidades de datos.
A medida que la IA se vuelve más avanzada, también aumenta el consumo de energía de estos sistemas. Es difícil determinar cifras precisas sobre el consumo de electricidad de la IA, pero los informes sugieren que la IA representó el 10 al 15% del consumo total de electricidad de Google en 2021. Esto equivale aproximadamente a 2.3 teravatios-hora anualmente, equivalente al consumo de electricidad de una ciudad del tamaño de Atlanta.
El crecimiento del apetito de energía de la IA es evidente en las proyecciones para el futuro. Se estima que Nvidia, uno de los principales fabricantes de chips de servidores de IA, enviará 1.5 millones de unidades de servidores de IA por año para 2027. Si estos servidores funcionaran a plena capacidad, consumirían al menos 85.4 teravatios-hora de electricidad anualmente, superando el consumo de energía de muchos países pequeños.
La necesidad de avances en tecnología energética se está volviendo cada vez más urgente. El CEO de OpenAI, Sam Altman, sugiere que se necesita tecnología de fusión o energía solar mucho más barata a gran escala para satisfacer las demandas energéticas de la IA. Altman mismo ha invertido en una startup de fusión llamada Helion Energy, que tiene como objetivo lograr este avance.
Mientras tanto, el alto consumo de electricidad de la IA seguirá siendo un factor limitante. El costo del uso de la IA, tanto en términos de energía como financieros, restringirá el acceso generalizado a modelos de IA sofisticados. A medida que aumenten los costos de computación para los modelos de IA, queda claro por qué gigantes tecnológicos como Google son cautelosos a la hora de poner estos modelos a disposición del público.
El futuro de la IA tiene un potencial increíble, pero abordar las necesidades y costos energéticos asociados con estos sistemas será crucial para su desarrollo sostenible. Mientras buscamos avances en tecnología energética, debemos asegurarnos de que el crecimiento de la IA no se produzca a expensas de nuestro medio ambiente y nuestros recursos.
Preguntas frecuentes:
1. ¿Cuál es el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la tecnología?
– La IA ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, permitiéndonos realizar tareas simples como encender una luz y comandos de voz complejos.
2. ¿Cuántos recursos y trabajo se requieren para que los sistemas de IA realicen tareas?
– Kate Crawford y Vladan Joler señalaron que los sistemas de IA requieren una gran cantidad de recursos y trabajo incluso para tareas simples.
3. ¿Qué tan rápido ha aumentado la potencia de cálculo utilizada para entrenar modelos de IA grandes?
– Análisis recientes muestran que la potencia de cálculo utilizada para entrenar modelos de IA grandes ha aumentado 300.000 veces más rápido que la Ley de Moore, que describe la velocidad a la que la potencia de cálculo tiende a duplicarse cada dos años.
4. ¿Cuál es el consumo de electricidad de los sistemas de IA?
– Es difícil determinar cifras precisas, pero los informes sugieren que la IA representó el 10 al 15% del consumo total de electricidad de Google en 2021, equivalente a aproximadamente 2.3 teravatios-hora anualmente.
5. ¿Cuál es el consumo proyectado de electricidad de la IA?
– Se estima que Nvidia enviará 1.5 millones de unidades de servidores de IA por año para 2027, lo que, si funcionaran a plena capacidad, consumiría al menos 85.4 teravatios-hora de electricidad anualmente.
6. ¿Qué avances en tecnología energética se necesitan para satisfacer las demandas energéticas de la IA?
– El CEO de OpenAI, Sam Altman, sugiere que se necesita tecnología de fusión o energía solar mucho más barata a gran escala. Altman ha invertido en una startup de fusión llamada Helion Energy, que tiene como objetivo lograr este avance.
7. ¿Cómo afecta el alto consumo de electricidad de la IA a su disponibilidad?
– El alto consumo de electricidad de los modelos de IA aumenta los costos de computación, lo que limita el acceso generalizado a modelos de IA sofisticados. Gigantes tecnológicos como Google son cautelosos a la hora de poner estos modelos a disposición del público.
Definiciones:
– Inteligencia Artificial (IA): La simulación de procesos de inteligencia humana por máquinas, típicamente involucrando tareas como reconocimiento de voz, resolución de problemas y aprendizaje.
– Potencia de cálculo: La capacidad de cálculo de un sistema informático, típicamente medida por la cantidad de cálculos que puede realizar por segundo.
– Ley de Moore: La observación de que el número de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos años, lo que lleva a un crecimiento exponencial en la potencia de cálculo.
– Teravatio-hora: Una unidad de energía eléctrica equivalente a un billón (10^12) de vatios-hora.
Enlaces relacionados:
– OpenAI: Sitio web oficial de OpenAI, una organización dedicada a avanzar en la inteligencia artificial general.
– Nvidia: Sitio web oficial de Nvidia, uno de los principales fabricantes de unidades de procesamiento gráfico (GPU) y hardware de IA.
– Google: Sitio web oficial de Google, una empresa tecnológica multinacional conocida por su motor de búsqueda e iniciativas de IA.
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